import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

# 实现 dropout_layer 函数，该函数以dropout的概率丢弃张量输入X中的元素，如上所 述重新缩放剩余部分：将剩余部分除以1.0-dropout
def dropout_layer(X, dropout):
    assert 0 <= dropout <= 1 # 要求在此范围，不然报错
    # 在本情况下，所有元素都被抛弃
    if dropout == 1:
        return torch.zeros_like(X)
    # 在本情况下，所有元素被保留
    if dropout == 0:
        return X
    mask = (torch.randn(X.shape)>dropout).float() # 二元运算符>满足则为True，否则False，以此达到保留元素效果
    return mask * X / (1-dropout)

# 测试一下该函数，暂退概率分别为0、0.5和1。
X = torch.arange(16, dtype=torch.float32).reshape(2, 8)
print(X)
print(dropout_layer(X, 0.))
print(dropout_layer(X, 0.5))
print(dropout_layer(X, 1.))

# 定义模型和参数，数据集还是fashionmnist，定义具有两个隐藏层的多层感知机，每个隐藏层 包含256个单元
num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2 = 784, 10, 256, 256
dropout1, dropout2 = 0.2, 0.5
class Net(nn.Module):
    def __init__(self, num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2, is_training=True): # 定义需要使用的参数
        super(Net, self).__init__() # 设置super初始化函数的优先级
        self.num_inputs = num_inputs # 设置全局变量，在前向传播函数中也能直接调用
        self.training = is_training
        self.lin1 = nn.Linear(num_inputs, num_hiddens1) # 定义网络的所有层，激活函数等在前向传播中实现
        self.lin2 = nn.Linear(num_hiddens1, num_hiddens2)
        self.lin3 = nn.Linear(num_hiddens2, num_outputs)
        self.relu = nn.ReLU() # 定义所使用的损失函数

    def forward(self, X):
        H1 = self.relu(self.lin1(X.reshape(-1, num_inputs))) # 这里的linear层接受输入即可，输出赋值为H1了！
        # 只有在训练时使用dropout
        if self.training == True:
            H1 = dropout_layer(H1, dropout1) # 在第一层后面添加dropout
        H2 = self.relu(self.lin2(H1))
        if self.training == True:
            H2 = dropout_layer(H2, dropout2) # 在第一层后面添加dropout
        H3 = self.lin3(H2)
        return H3
net = Net(num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2)

# 训练模型
num_epochs, lr, batch_size = 10, 0.5, 256
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

# pytorch的简洁实现
net = nn.Sequential(nn.Flatten(),
                    nn.Linear(784, 256),
                    nn.ReLU(),
                    nn.Dropout(dropout1),
                    nn.Linear(256, 256),
                    nn.ReLU(),
                    nn.Dropout(dropout2),
                    nn.Linear(256, 10))

# 初始化参数
def init_weights(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)

net.apply(init_weights)
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)